金融领域智能应用四大方向

阮晓东

人工智能未来将会给各个产业带来巨大变革，其影响将远大于互联网对各行业的改造，并将产生更多的价值，释放人力去做更具有价值的事情。对于金融领域来讲，人工智能正在让金融业人员结构发生变化，其中智能客服在语音识别与自然语言处理中的应用、服务机器人在机房巡检与智慧服务中的应用、计算机视觉与生物特征识别在人像监控与交易安全中的应用和大数据技术在融资授信决策与投资决策中的应用是当前人工智能在金融领域的四个主要应用方向。人工智能将在产品、渠道和场景等层面采用自动化的流程更加高效地服务用户。

智能客服：语音识别与自然语言处理应用

语音识别与自然语言处理等人工智能技术可以为金融机构提供在线智能客服的功能，这种功能一方面代替了人工客服，另外，在很多模式下，如电话、网页在线、微信、短信及APP中都可使用，所以推广得非常快。

金融机构通过具备人工智能的智能客服，不仅可以与客户进行语音或文本的互动交流，理解客户业务需求，语音回复客户提出的业务咨询，还能够根据客户语音导航至指定业务模块。另外，金融机构还可以对传统按键式菜单进行改造，让用户使用自然语音与系统交互功能实现菜单扁平化，提升用户满意度，减轻人工服务压力，降低运营成本。

比如交通银行推出智能网点机器人“交交”，由于电话客服不再受限于菜单，可开展全业务的语音导航服务，所以引发了银行界的广泛关注。“交交”为实体机器人，采用语音识别和人脸识别技术，人机可以进行语音交流，还可以识别熟悉客户，在网点进行客户指引、介绍银行的各类业务等。在语言交流过程中，“交交”能回答客户的各种问题，缓解等待办理业务的银行客户潜在情绪，分担大堂经理的工作，分流客户，节省客户办理时间。

平安集团则整合旗下保险、基金、银行、证券等客服渠道为95511热线，应用人工智能技术，用户拨打热线后直接说出服务需求，系统识别客户语音内容后，即可转接相应模块，大幅节省了客户选择菜单的时间。智能客服还可以进行简单问题回复，复杂问题则转人工进行支持，人机结合有效地解决了客户问题。

此外，在语音数据挖掘方面，金融公司通过人工智能技术，软件可自动将海量通话和各种用户单据内容结构化，打上各类标签，挖掘分析有价值信息，为服务与营销等提供数据与决策支持。语音语义分析还可以自动给出重点信息聚类，联想数据集合关联性，检索关键词，并汇总热词，发现最新的市场机遇和客户关注热点。同时，根据金融行业客服与客户的通话情况，可进行业务咨询热点问题梳理统计，由机器进行自动学习，梳理生成知识问答库，并作为后续机器自动回复客户问题的参考依据。

近几年来，包括工、农、建、中在内的多家银行已经通过各种措施进行网点智能化改造升级，打造注重客户体验创新型服务。让银行普通的金融终端产品有了视频互动、语音识别等智能应用。通过语音识别与自然语言处理技术形成的智慧服务模式，紧密地围绕着客户的需求，整合数据、流程以及相关系统，加快了金融与科技的快速融合，也为金融机构开展新的服务提供了新机遇。计算机可以实时语义理解，掌握客户需求，自动推送客户特征、知识库等内容，打造了完美的个人金融助理形象。

服务机器人技术：机房巡检与智慧服务

在金融机构的机房以及运营机构的大厅等核心区域，通过投放服务机器人，不仅可以及时发现处理潜在风险，替代或辅助人工进行监控，还能提升设备运营效率，并提升银行业务离柜转化率。

金融机构的机房巡检是必不可少的，但是在夏天40多摄氏度的高温现场，值班人员经常因此中暑。另外，如果人力检测，值班人员得拿手持设备对接头逐一检查，但这种测量有可能因距離不同造成结果不同。智能巡检机器人就可以发挥出无与伦比的优势。它的两只“眼睛”结合了普通的光相机和红外热成像相机。其中可见光相机可以实现远程实时监控及图像采集；红外热成像相机可实现设备红外热分析及热图采集，采集的图像数据通过云台实时传输到后台电脑，后台电脑通过人工智能计算分析出相关设备是否运转正常。

在我国银行服务过程中，柜台服务排队时间长、人工服务态度与水平参差不齐等问题长时间无法解决。由于很多银行顾客并不熟悉业务流程、也不清楚哪个自助设备能办理哪类业务，面对各种各样的自助设备有时几乎无从下手，因而不少顾客宁可在营业厅排队等上一两个小时等待柜台服务。

为了给顾客提供快速便捷的服务，提升银行营业厅的业务离柜率，很多银行开始运用机器人技术，在网点或机房投放智慧机器人，实现指定区域自动巡航功能，对客户进行迎宾分流，进行语音互动交流，根据客户知识库内容进行标准业务咨询和问答，减少大堂经理的重复性工作。同时通过前端采集客户数据，可开展精准营销工作。

如中国邮储银行最近开始在很多网店使用银行机器人“储储”，该机器人具有拟人化的的形象和相应感情和动作，其搭载了智能语音技术，有着拟人化外型，可自由移动，极富亲和力。有些顾客为了体验其功能，还成为了银行机器人的“铁杆粉丝”，每月光临网点数次。而机器人也正是把握好了这些与顾客良性互动的时机，在解答顾客咨询、与顾客友好沟通的过程中充分了解顾客需求，再据此挖掘顾客的营销价值，适时向他们推介信用卡、理财产品等金融商品或服务，为银行拓展营销空间与场景，创造新的营销价值。

银行网店的服务机器人还能够让无纸化金融和无纸化应用成为可能。服务机器人一般带有“手写电子签名系统”，顾客通过服务机器人就可以办理一些初级业务。顾客只需在机器人“面部”选择好相应的服务，并在电子触摸屏签上自己的姓名即可。未来，银行可以在机器人基础上上建立电子凭证管理系统，提供电子凭证取代纸质凭证的合规性和安全性解决方案，利用人工智能的技术进一步推动无纸化应用。

另外，以智能服务机器人为基础的智慧银行也开始在中国的一线城市建立起来。比如坐落于北京市海淀区西四环的一家智慧银行，行内分为业务办理区、自助服务区、客户体验区，设置了智能服务机器人、自助填单机、智能叫号预处理机、智能导览台、互动营销桌、微信照片打印机等各类智能设备。其中，智能服务机器人能帮助大堂经理识别引导客户，具备解答客户业务问题、引导、人脸识别功能。可根据客户语音语义，在知识库中检索相关信息，进行语音应答，带领有业务需要的客户前往相关区域通过智能终端进行业务办理。智能服务机器人在采集客户数据，开展大数据营销工作，完成查询、开卡、销卡等业务的辅助办理上已经越来越频繁。

计算机视觉与生物特征识别：人像监控与交易安全

计算机视觉与生物特征识别在金融行业中的应用越来越多。计算机视觉的直接应用是人脸识别，随着人脸识别技术的成熟，越来越多的金融商业化应用也浮出水面。尤其是银行领域，包括民生银行、农业银行、中国银行、交通银行在内的各大银行都纷纷布局人脸识别技术。

“人脸识别”自助终端是当前银行应用最为普遍的方向，比如交通银行的自助发卡机、民生银行的VTM、农业银行的超级柜台等都是将人脸识别系统引入到自助设备中，利用人脸识别技术将现场采集的照片与已存照片、身份证照片进行比对并提供人脸相似值，工作人员即可根据相似值的高低判断是否直接通过或进行人工审核。目前，用户可以在自助终端上实现自助开卡、业务变更、密码重置等个人业务，全流程电子化不仅节约时间和成本，也更加环保。不仅如此，银行工作人员也可以通过人脸识别自助终端实现一对多服务，通过客户自助办理+现场审核授权，原本只能服务一个客户的工作人员可以同时服务6-8人。

人脸识别技术在互联网金融P2P平台以及相关的APP中应用越来越广泛。比如在腾讯与公安部所属的全国公民身份证号码查询服务中心达成人像比对服务的战略合作后，微众银行的APP在工作中就可以利用人脸识别技术接入公安部查询服务中心的数据库进行对比。在微众银行开户过程中，当用户绑定两张银行卡以上时，手机应用会提醒为保证账户安全，出现通过人脸识别验证环节。而验证时，用户需要在光线合适的环境下，将脸部对准镜头后，同时跟读数字才可能通过验证。

利用人脸识别功能还能提前监控可疑人员、提示可疑行为动作，识别VIP客户。比如利用人脸识别系统，可以识别网点区域内可疑人员特征，如：是否人脸上有面罩、手持可疑物品、行动速度异常、人员倒地、人员胁迫等，还可以对客户身份进行识别。

人脸识别功能，还能起到监督和跟踪员工行为的作用，并判断员工行为是否合规及是否安全等。通过识别并标记视频监控中发现的员工可疑行为录像片段，提示后台人员进行查看，可以对一线操作人员起到心理震慑作用。通过纸文本读取技术，排查所有交易单据，建立关键字提示技术。人脸识别与语音识别相互结合，通过回访客服问答、柜台对话记录，建立风险模型，可以及时发现可疑交易。

生物特征识别则主要是通过高科技手段利用人体固有的生理特性，如指纹、人脸、虹膜等以及行为特征包括笔迹、声音、步态等进行身份鉴定。这些生物特征信息的收集主要是为了身份识别，提高风险控制水平。例如传统的办贷款流程：用户提交申请→贷款机构审批→贷款机构放款→用户还款（机构贷后管理），用户需要在贷款机构的网点现场填写申请贷款信息，提交相关材料；贷款机构一般有信审专员人工审核贷款请求。在引入人工智能后，在申请贷款阶段用户可以利用互联网通过活体检测、人脸识别、声纹识别、OCR（光学字符识别）、指纹识别等技术录入、验证与个人相关的材料，以保证是用户本人的申请（避免欺诈行为）。对于贷款机构而言，可以利用互联网实现用户的线上申请，快速提高申请效率，拓展用户群。在信用审核阶段，机构可引入人工智能的大数据风控算法来进行自动化审批。

在生物识别技术中，人脸识别的精准度并非最高，例如指纹和虹膜就可以达到更高的精准度。在一些非常机密的区域，比如集中运营中心、数据中心机房、保险柜、金库等重要场所，金融机构可采用人脸门禁配合指纹和虹膜识别等人工智能技术，对进入人员进行验证，实现银行内部安全管理，有效地防范不法分子的非法入侵，达到安全防范的目标。

大数据：投资决策与融资授信决策

在投资决策方面，基于大数据技术的人工智能技术正在催生行业的变革，并给投资顾问领域带来了全新的视角，从而也催生了一个新的名词——智能投资顾问。花旗银行在2016年发布的研究报告指出，从2012年到2015年底，依赖人工智能技术的智能投资顾问管理的资产规模从0上升至290亿美元，而且其管理的财产规模还将在未来十年中呈现出几何级数的增长，预计总规模将会高达5万亿美元。目前，在发达国家中，以人工智能为基础的投资公司越来越受青睐，一些可提供资产管理服务的互联网公司已颇具规模，Wealthfront、Betterment、PersonalCapital、FutureAdvisor都是其中的佼佼者。

這些依赖人工智能技术的投资公司提供的主要是在线财富管理服务。其服务特点主要体现在可以根据现代资产组合理论，结合个人投资者的具体风险偏好与理财目标，通过后台算法与用户友好型界面相结合，利用交易所上市股票基金组建投资证券组合，并持续跟踪市场变化，在这些资产偏离目标配置的时候进行再平衡。

比如美国的Betterment设立了两个投资项，其中一个是股票组合，另一个是超安全债券组合。用户的个人银行账户与Betterment网站捆绑之后，用户可通过调整指针来调整两个投资项间的资金分配比例，调整风险的高低。

美国的另外一家公司Wealthfront则以调查问卷的形式了解用户的风险偏好，然后根据评估结果为用户量身定制投资计划。如果用户接受该计划，平台则随时监控该投资组合的动态，并定期对计划进行更新，以便合理控制风险，使之始终落在用户的容忍范围之内。目前Betterment的投资组合基于13种指数基金（ETF），其中包含了6种股票基金和7种债券基金。相比Betterment，Wealthfront的投资组合类型更加全面，包括了硬资产项目——房地产和自然资源。目前WealthFront和Betterment各自掌控着超过30亿美元的资产，是行业中规模最大的两家公司。

除了这些公司，智能投资顾问的重要性也被越来越多的传统金融机构所意识到。不久前，全球最大的基金管理公司贝莱德协议收购了FutureAdvisor，根据收购协议，这家智能投顾公司的估值达到了2亿美元。此外，美国最大的证券零售商和投资银行之一的美林证券准备引入机器人做财务顾问。据了解，该银行已经投入了部分员工使用自动化模型工具进行投资顾问服务，主要是针对25万美元以下的投资项目。

由于智能投资顾问具有速度快、精度高以及执行交易敏捷的优势，且一个智能代理交易程序具有同时跟踪上百只证券的能力，能实时盯盘，根据盘中申报单以及高频交易数据的状况，即时拟订最优的交易指令，并精确执行，所以各种跨金融市场、跨交易品种的交易均可以轻松地实现。如纽约公司RebellionRe-search推出首只人工智能投资基金。该公司的交易系统主要基于贝叶斯机器学习，并结合预测算法，通过响应新的外部信息和过去经验而不断自我演化，有效完成了自学习，在全球44个国家成功进行股票、债券、大宗商品和外汇等方面的交易。

相比美国，中国国内机器人智能理财显然还未成熟，智能投资顾问所面临的来自监管、市场、技术等方面的考验才刚刚开始，智能理财的平台模式还处在探索发展阶段，还处在萌芽期，利用人工智能提供投资理财服务还有一段路要走。

不过人工智能技术在融资授信决策方面的应用相当迅速。人工智能程序通过数据筛选、建模和预测打分，可以将不同的资产分类并做分别处理。人工智能程序还可以通过提取个人及企业在其主页、社交媒体等地方的数据，判断企业或其产品在社会中的影响力，比如观测其口碑数据，微博中提及产品的次数，对其产品的评价；将数据结构化后，也可推测投资的风险点。所以，很多金融机构通过人工智能来完成传统金融企业无法做到的对借款人还贷能力进行实时监控，从而及时对融资过程进行事前干预，以减少因坏账而带来的损失。